指标背离解读

(1) 背离的基本原理

背离分为两种类型：

• Positive 表示正背离 （买入信号），价格创新低但指标未创新低，常出现在底部区域。

• Negative 表示负背离 （卖出信号），价格创新高但指标未创新高，常出现在顶部区域。

常见的背离指标包括：

• RSI 背离 ：价格与 RSI 的背离。

• MACD 背离 ：价格与 MACD 或其柱状图的背离。

• CCI 背离 ：价格与 CCI 的背离。

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(2) 背离计算的实现

步骤 1：数据准备

确保数据库中包含以下字段：

• 价格相关字段 ：如 price（收盘价）、high（最高价）、low（最低价）。

• 指标相关字段 ：如 RSI、MACD、CCI 等。

步骤 2：定义背离规则

import pandas as pd

import numpy as np

def detect_divergence(data, indicator='RSI', window=5):

    """

    检测价格与振荡器之间的背离现象。

    参数：

        data: 包含 'close' 和指定振荡器指标的 DataFrame。

        indicator: 振荡器名称（如 'RSI', 'MACD', 'CCI'）。

        window: 滚动窗口大小，用于寻找局部极值。

    返回：

        包含背离标志的新 DataFrame。

    """

    # 确保 indicator 列存在

    if indicator not in data.columns:

        raise ValueError(f"数据中缺少 '{indicator}' 列")

    # 找到价格的局部高点和低点

    data['Price_High'] = data['high'].rolling(window=window, center=True).max()

    data['Price_Low'] = data['low'].rolling(window=window, center=True).min()

    # 找到指标的局部高点和低点

    data[f'{indicator}_High'] = data[indicator].rolling(window=window, center=True).max()

    data[f'{indicator}_Low'] = data[indicator].rolling(window=window, center=True).min()

    # 初始化背离列

    data['Divergence'] = 'None'

    # 检测顶背离（Negative）

    data.loc[

        (data['Price_High'] == data['high']) & 

        (data[f'{indicator}_High'] < data[indicator]), 

        'Divergence'

    ] = 'Negative'

    # 检测底背离（Positive）

    data.loc[

        (data['Price_Low'] == data['low']) & 

        (data[f'{indicator}_Low'] > data[indicator]), 

        'Divergence'

    ] = 'Positive'

    return data

步骤 3：将函数应用到多个指标

from detect_divergence import detect_divergence

# 计算 RSI 背离

data = detect_divergence(data, indicator='RSI', window=5)

# 计算 MACD 背离

data = detect_divergence(data, indicator='MACD', window=5)

# 计算 CCI 背离

data = detect_divergence(data, indicator='CCI', window=5)